Metaは、エージェント型の作業とコーディングにおける性能を改善したAIモデル「Muse Spark 1.3」を公開しました。Muse CodeとMeta Model APIで同日から順次提供を始めています。従来提供していた推論モードは利用可能で、より強い推論を行う「max reasoning」モードについては、追加の安全性テストを終えた後に提供する予定です。
同社は、Muse CodeとMeta Model APIが数カ月にわたり幅広く利用されたことで得た知見を、新モデルの開発に反映したと説明しています。Muse Spark 1.3は、実際の利用環境で扱いやすくすることも狙いとしており、個人向けスーパーインテリジェンスに向けた取り組みを前進させるモデルに位置付けています。
エージェント型ワークフローでは、利用者と協力しながら、単一の長い会話スレッド内で複数の作業を扱い、より長期間にわたるタスクを継続できるよう設計しました。目的が明確に限定されない指示に対しては、ツールを使って、整理されていなかったり相互に矛盾したりする情報源から必要な文脈を作成します。その上で、計画の不足を自ら修正し、作業中に得た情報を追跡して最終成果物の作成につなげるとしています。同社は多様なハーネスを用いて学習させ、さまざまなエージェント環境に一般化できるようにしたとしています。
利用者との協働面も強化しました。入力内容が曖昧な場合は確認の質問を行い、作業が行き詰まった際には利用者に支援を求め、重要な結果を伴う行動の前には確認するよう学習させたといいます。長時間の作業では、頻繁な進捗報告を望むか、背後で静かに処理することを望むかといった利用者の好みに対応します。
また、従来のMuse Sparkモデルよりも複雑で長文の指示に確実に従い、複数段階のタスクで詳細な要件や制約を落としたり、求められた手順から外れたりしにくくしたと説明しています。複数タスクの処理では、過去の依頼への指示や割り込みが混在する単一スレッドでも、新たな入力を正しい作業に割り当てる精度を改善しました。さらに、自身に可能なことと不可能なこと、把握していることと把握していないことを認識し、障害に直面した際に結果を作り出してしまわない能力も高めたとしています。Metaは評価の詳細を別途レポートで公開しています。